盲和视力损伤是目前一个较严重的社会公共卫生问题,在未知环境中安全自主地行走对于盲人或视力损伤患者而言非常困难。现有的辅助盲人和视力损伤患者出行的产品大多基于GPS定位,其使用具有较多局限,需要进一步研究鲁棒性好、更加可靠的辅助定位系统。立体视觉定位算法具有定位精度较高、误差小、适用范围广等优点,可用于出行辅助定位系统中。本文设计了一种可穿戴式视觉辅助定位系统,该系统能够背负在用户身上,在用户行走过程中利用双目相机连续采集图像,通过立体视觉原理向用户提供实时的位置信息,辅助盲人出行。文中深入调研了可穿戴式视觉辅助定位系统以及移动机器人自定位算法的研究现状,详细分析了已有系统采用的技术方法及其优缺点。基于上述调研和分析,设计了一种可穿戴式视觉定位系统,利用双目相机和立体视觉算法提供实时的位置姿态信息。立体视觉定位过程中的一个关键步骤是特征跟踪。在背负式系统中,由于摄像机随用户一起运动,在系统工作过程中可能发生转动或快速晃动,常规算法无法保证特征跟踪性能的稳定。本文针对穿戴式系统在实际应用中遇到的问题,提出了一种鲁棒的立体视觉定位算法,将惯性融合KLT特征跟踪算法应用到立体视觉定位过程中,利用惯性信息预测相机姿态进而加速迭代收敛,提高定位结果精度。通过理论推导与实验相结合的方法解决了相机与IMU的标定和信息同步问题,在Linux环境下编程实现了系统算法,利用搭建好的实验平台在实际环境中进行实验,对文中提出的惯性融合KLT算法和鲁棒视觉定位算法进行验证。通过对实验数据分析,特征跟踪的稳定性和视觉定位的精度都有相应的提升。